ALBERT Pre-training模型及Fine-tuning源码完整实现、案例及调试

ALBERT（A Lite BERT）是一个基于Transformer的预训练语言模型，旨在缩小BERT模型的大小和计算复杂度。与BERT相比，ALBERT通过参数共享和句子顺序预测任务来优化模型。在预训练阶段，ALBERT使用类似BERT的掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务来进行训练。在Fine-tuning阶段，我们可以使用预训练的ALBERT模型作为特征提取器，然后将其与特定的任务数据集进行微调。
在本篇文章中，我们将通过一个具体的案例，详细介绍如何使用ALBERT进行文本分类任务。我们将提供完整的源码实现，包括数据预处理、模型构建、训练和评估等步骤。同时，我们还将分享一些调试技巧，帮助您顺利完成模型的训练和评估。
首先，我们需要安装必要的库。在Python中，我们可以使用Hugging Face的Transformers库来方便地加载和使用ALBERT模型。您可以使用以下命令安装Transformers库：
pip install transformers
接下来，我们将进入代码部分。首先，我们需要导入所需的库和模块：
import torch
from transformers import AlbertTokenizer, AlbertForSequenceClassification
from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler, TensorDataset
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, classification_report
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import os
import random
from torch.utils.data import Dataset